在许多人看来，数据分析师是一个新星且陌生的职业，其实数据分析师们的工作在如今的大数据背景下，也显得越来越重要了。

数据分析师是指从事数据分析的专业人员，他们使用统计学、编程技能、数据可视化和商业洞察力等技能，处理数据，与人合作，以寻找模式和趋势，提供洞察和改进企业运作的方法。

他们的日常任务包括收集、查看、整理数据，分析数据，使用工具，开发和测试新算法，试图简化数据问题，开发预测模型，建立数据可视化，写出结果与他人分享，以及汇集概念证明数据分析师需要与广泛的利益相关者进行沟通，理解问题并与不是数据专家的人进行沟通他们的目标是解决问题，而不是建立模型，并与数据打交道和与他人一起工作将占大部分时间数据分析证书是用于证明个人在数据分析领域具备专业知识和技能的证书。

在Ai时代，数据分析师的角色将更加关键。他们的职责包括，深入理解企业业务和行业，利用数据处理能力、数据化思维能力等，进行数据收集、处理、分析和呈现，以帮助企业实现其商业目标。数据分析师需要不断提升自己的技能和知识，以适应Ai时代的发展与职业变化。

最基本的在于了解Ai和机器学习的基本概念、算法和应用，这将有助于数据分析师们更好地理解数据分析过程中的自动化和智能化趋势。当然熟练掌握Python编程也将使数据分析师们能够更高效地处理数据、编写自动化脚本和实现Ai模型，其次还要熟悉常用的深度学习框架，如TensorFlow、Keras或PyTorch，以此更好地利用Ai技术进行数据分析和建模。其次多角度学习自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），这些领域的技术可以帮助你更好地处理文本、图像等非结构化数据，提高数据分析的效果。

日常生活中也不要忘记多多关注行业动态和技术发展，了解Ai领域的最新研究成果、技术趋势和应用场景，以便及时调整自己的技能和知识结构。Ai时代的数据分析师还需要与其他团队成员密切合作，共同解决问题。提高沟通和团队协作能力将有助于你更好地融入团队，发挥自己的价值，此外最好经常参与一些实际项目，积累数据分析和Ai应用的经验，提高自己的实战能力。

如今Ai时代的发展日新月异，唯有不断学习新知识、新技术，保持创新精神，数据分析师们才能更好地适应不断变化的职业环境。